激噪声消除装置，包括：压缩感知模型生 成模块，用于获取R个接收天线接收到所述信号帧帧体的频域预留子载波上的值，构成冲 激噪声信号的频域观测向量，并根据所述R个接收天线的R个频域观测向量构成多维冲激 噪声联合采样矩阵，以及基于冲激噪声信号的时域-频域傅里叶变换关系，得到结构化压 缩感知模型；压缩感知估计模块，用于根据所述结构化压缩感知模型，采用基于结构化压缩 感知算法估计所述R个接收天线的冲激噪声信号的时域位置和强度系数，得到对应于所述 R个接收天线的时域冲激噪声信号的估计；冲激噪声消除模块，用于将所述R个接收天线的 信号帧帧体的时域信号减去相应的时域冲激噪声信号的估计，得到消除冲激噪声信号后的 R个接收天线信号帧帧体数据。
[0021] 根据本发明实施例的冲激噪声消除方法及装置，能够在恶劣复杂的传输信道中， 以相对较高的频谱效率，基于多天线间的空间相关性和结构化压缩感知方式精确、快速地 估计并消除冲激噪声，提升系统的频谱效率和传输鲁棒性。
[0022] 本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本发明的实践了解到。
【附图说明】
[0023] 本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变 得明显和容易理解，其中：
[0024] 图1是根据本发明一个实施例的冲激噪声消除方法的流程图；
[0025] 图2是本发明的实施例1中CP-0FDM系统采用导频子载波观测序列的冲激噪声估 计与消除时频处理示意图；
[0026] 图3是本发明的实施例2中TDS-0FDM系统采用空子载波观测序列的冲激噪声估 计与消除时频处理示意图；以及
[0027]图4是根据本发明一个实施例的冲激噪声消除装置的结构框图。
【具体实施方式】
[0028]下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终 相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附 图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0029]在本发明的描述中，需要理解的是，术语"中心"、"纵向"、"横向"、"上"、"下"、"前"、 "后"、"左"、"右"、"竖直"、"水平"、"顶"、"底"、"内"、"外"等指示的方位或位置关系为基于 附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所 指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发 明的限制。此外，术语"第一"、"第二"仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要 性。
[0030]在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语"安装"、"相 连"、"连接"应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可 以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是 两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本 发明中的具体含义。
[0031]以下结合附图描述根据本发明实施例的冲激噪声消除方法及装置。
[0032] 图1是根据本发明一个实施例的冲激噪声消除方法的流程图。如图1所示，根据 本发明一个实施例的冲激噪声消除方法，包括以下步骤：
[0033] S1 :通过天线系统的T个发射天线分别发送信号帧帧头和信号帧帧体，其中，天线 系统包括T个发射天线和R个接收天线，S卩：对于含有T个发射天线、R个接收天线的多输 入多输出天线系统，T个发射天线分别发送信号帧帧头和信号帧帧体。
[0034] S2 :每个接收天线获取信号帧帧体的频域预留子载波上的值，构成冲激噪声信号 的频域观测向量，并根据R个接收天线的R个频域观测向量构成多维冲激噪声联合采样矩 阵，以及基于冲激噪声信号的时域-频域傅里叶变换关系，得到结构化压缩感知模型。
[0035] S3 :根据结构化压缩感知模型，采用基于结构化压缩感知算法估计R个接收天线 的冲激噪声信号的时域位置和强度系数，得到对应于R个接收天线的时域冲激噪声信号的 估计。
[0036] S4 :将R个接收天线的信号帧帧体的时域信号减去相应的时域冲激噪声信号的估 计，得到消除冲激噪声信号后的R个接收天线信号帧帧体数据。
[0037]其中，信号帧帧体为0FDM数据块，所述信号帧帧体的频域包括多个预留子载波， 所述信号帧帧头由所述信号帧帧体的循环前缀或信号帧帧头训练序列组成。
[0038]在本发明的一个实施例中，步骤S2还包括：根据当前接收的信号帧帧体的时域 信号对冲激噪声信号的时域位置进行粗估计，具体包括：获取所述R个接收天线的信号帧 帧体的时域序列绝对值的平方，并将R个所述时域序列绝对值的平方均与预设门限进行比 较，其中，所述预设门限为所述R个接收天线的信号帧帧体的时域序列绝对值的平方和的 平均值的倍数；将所述R个接收天线的R个时域序列中绝对值的平方均大于所述预设门限 的位置作为所述冲激噪声信号的时域位置的粗估计。
[0039] 在本发明的一个实施例中，步骤S2进一步包括：
[0040]S21 :当所述预留子载波为导频子载波时，计算当前接收的所述信号帧帧体频域的 导频子载波上的值，并将所述导频子载波上的值减去对应频率上的已知发送导频值乘以信 道频率响应的估计值所得序列，得到所述冲激噪声信号的频域观测序列，当所述预留子载 波为空置子载波时，所述冲激噪声信号的频域观测序列为频域空置子载波上的值依次构成 频域观测向量。
[0041]S22 :根据所述R个接收天线的R个频域观测向量构成多维冲激噪声联合采样矩 阵。
[0042]S23 :基于冲激噪声信号的时域-频域傅里叶变换关系，得到所述结构化压缩感知 模型。
[0043] 在步骤S2中，结构化压缩感知模型为多维冲激噪声信号时频关系等式，S卩：多维 冲激噪声信号联合采样矩阵等于部分傅里叶逆变换矩阵乘以待估计的冲激噪声信号联合 矩阵加上频域基底噪声信号矩阵。
[0044] 在本发明的一个实施例中，当所述信号帧帧头由所述信号帧帧头训练序列组成 时，所述信号帧帧体频域的导频子载波上的值或空置子载波上的值的获得方式为：对当前 接收的所述信号帧帧体的时域序列进行循环重构和训练序列干扰消除；当所述信号帧帧头 由所述信号帧帧体的循环前缀组成时，所述信号帧帧体频域的导频子载波上的值或空置子 载波上的值的获得方式为：直接对当前接收的所述信号帧帧体的时域序列进行离散傅里叶 变换。
[0045] 在本发明的一个实施例中，在步骤S3中，所述结构化压缩感知算法为基于多维联 合稀疏信号的凸优化算法或者基于多维结构化压缩感知的贪婪算法，其中，所述凸优化算 法包括内点法、一阶范数最小化算法；所述贪婪算法包括结构化同步正交匹配追踪算法、结 构化稀疏自适应匹配追踪法。
[0046] 进一步地，在步骤S3中，采用所述冲激噪声信号的时域位置的粗估计，作为结构 化压缩感知算法的先验信息，进行先验信息辅助的结构化压缩感知迭代和冲激噪声估计。
[0047] 进一步地，在步骤S3之后，还包括：优化冲激噪声信号的系数的估计精度，具体包 括：对每个接收天线，在估计出的所述冲激噪声信号的时域位置上，以最小化所述傅里叶变 换矩阵乘以待估计的冲激噪声时域信号与所述冲激噪声频域观测序列之间的残差平方原 贝1J，进行最小二乘估计。
[0048]【实施例1】
[0049] 如图2所示，并结合图1，为本实施例中CP-0FDM(导频，先验辅助）系统采用导频 子载波观测序列的基于空间相关性和结构化压缩感知的冲激噪声估计与消除方法时频处 理示意图。
[0050]S1 :通过天线系统的T个发射天线分别发送信号帧帧头和信号帧帧体，其中，所述 天线系统包括T个发射天线和R个接收天线，也就是说，本发明实施例中对于含有T个发射 天线、R个接收天线的多输入多输出天线系统，通过所述T个发射天线分别发送信号帧帧头 和信号帧帧体。
[0051] 本实施例中，每个发射天线发送的信号帧帧体为0FDM数据块，信号帧帧体的频域 包括多个预留子载波，所述信号帧帧头由所述信号帧帧体的循环前缀或信号帧帧头训练序 列组成，0FDM子载波数为N= 4096,帧头为帧体0FDM数据块的循环前缀，接收天线p接收 的信号帧帧体0FDM数据块记作：
[0052]
[0053] 预留子载波为导频子载波，